隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的高速發(fā)展與進(jìn)步,使得人類(lèi)逐步進(jìn)入了互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代�；ヂ�(lián)網(wǎng)與人類(lèi)生活不斷地融合,人類(lèi)越來(lái)越依賴(lài)網(wǎng)絡(luò)化的生活方式。然而,與之相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題層出不窮,對(duì)整個(gè)社會(huì)的沖擊也越來(lái)越大。因此,網(wǎng)絡(luò)安全人才的培養(yǎng)迫在眉睫。與此同時(shí),“互聯(lián)網(wǎng)+”的倡議受到廣泛關(guān)注,互聯(lián)網(wǎng)與教育在不同程度、不同方面深度融合,使得越來(lái)越多的教育資源走向互聯(lián)網(wǎng),逐漸出現(xiàn)了很多類(lèi)似于MOOC的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺(tái)。網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺(tái)的出現(xiàn)使得學(xué)習(xí)者可以隨時(shí)隨地進(jìn)行學(xué)習(xí),學(xué)習(xí)變得更加方便,學(xué)習(xí)資源也更加豐富。綜上所述,設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)一個(gè)面向網(wǎng)絡(luò)安全的在線學(xué)習(xí)平臺(tái),通過(guò)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的方式來(lái)培養(yǎng)網(wǎng)絡(luò)安全人才是非常有意義的。然而,目前大多數(shù)網(wǎng)絡(luò)安全在線學(xué)習(xí)平臺(tái)僅僅局限于學(xué)習(xí)資料的共享與使用。學(xué)習(xí)資料越多,數(shù)據(jù)越龐大,對(duì)于毫無(wú)頭緒的初學(xué)者來(lái)說(shuō),找到一套適合于自己的學(xué)習(xí)路線以及相關(guān)學(xué)習(xí)資料,無(wú)疑是一個(gè)非常嚴(yán)峻的考驗(yàn)。這種“盲人摸象”的學(xué)習(xí)方式很難取得好的學(xué)習(xí)效果,最終將導(dǎo)致學(xué)習(xí)者失去學(xué)習(xí)熱情和學(xué)習(xí)興趣。針對(duì)上述問(wèn)題,本文在網(wǎng)絡(luò)安全在線學(xué)習(xí)平臺(tái)中引入個(gè)性化的推薦機(jī)制,通過(guò)獲取學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)基礎(chǔ)和學(xué)習(xí)偏好,并設(shè)計(jì)推薦算法來(lái)為每位學(xué)習(xí)者推薦適合于其使用... 

【文章來(lái)源】：青島科技大學(xué)山東省

【文章頁(yè)數(shù)】：86 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖2-1兩種確定目標(biāo)用戶(hù)鄰域的方法

網(wǎng)絡(luò)安全自主學(xué)習(xí)平臺(tái)的設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)15圖2-2基于物品的協(xié)同過(guò)濾推薦原理Fig.2-2Theprincipleofcollaborativefilteringrecommendationbasedonitems從圖2-2中，我們可以發(fā)現(xiàn)用戶(hù)B和用戶(hù)C都喜歡目標(biāo)物品（某件衣服），而且他們也同時(shí)喜歡跟目標(biāo)物品非常相似的另外一件物品（另外一件衣服）。此外，用戶(hù)D不喜歡目標(biāo)物品，同時(shí)D也不喜歡該目標(biāo)物品的相似物品。也就是說(shuō)，我們可以得出這樣的規(guī)律：當(dāng)用戶(hù)喜歡某件物品時(shí)，他也會(huì)同時(shí)喜歡該物品的相似物品，而當(dāng)用戶(hù)不喜歡某件物品時(shí)，那么他也就不會(huì)喜歡該物品的相似物品。根據(jù)上述規(guī)律，我們就可以推出：由于用戶(hù)A喜歡目標(biāo)物品，因此，A很有可能也會(huì)喜歡該目標(biāo)物品的相似物品。基于物品的協(xié)同過(guò)濾推薦算法的主要步驟如下：（1）收集用戶(hù)信息，找到目標(biāo)用戶(hù)喜愛(ài)、偏好的物品。（2）針對(duì)物品進(jìn)行最近鄰搜索。先計(jì)算已評(píng)價(jià)物品和待預(yù)測(cè)物品的相似度，并以相似度作為權(quán)重，對(duì)各已評(píng)價(jià)物品的分?jǐn)?shù)進(jìn)行加權(quán)，從而得到待預(yù)測(cè)物品的預(yù)測(cè)值。（3）產(chǎn)生推薦結(jié)果。將根據(jù)物品的相似度和用戶(hù)的歷史行為所計(jì)算得到的預(yù)測(cè)值進(jìn)行排序，從而為目標(biāo)用戶(hù)生成推薦列表。基于物品的協(xié)同過(guò)濾推薦算法的優(yōu)點(diǎn)如下：（1）推薦結(jié)果更加個(gè)性化，注重用戶(hù)興趣。通常應(yīng)用于長(zhǎng)尾物品推薦、冷門(mén)商品推薦，以及用戶(hù)個(gè)性化需求強(qiáng)烈的領(lǐng)域。（2）算法實(shí)用且實(shí)時(shí)性強(qiáng)，易解釋。一旦用戶(hù)有新的行為，肯定會(huì)導(dǎo)致推薦結(jié)果的實(shí)時(shí)變化。另外，推薦結(jié)果可以給出良好的解釋。（3）在解決冷啟動(dòng)方面也表現(xiàn)較好。通過(guò)新用戶(hù)的一次物品選擇，便可以進(jìn)行推薦。

網(wǎng)絡(luò)安全自主學(xué)習(xí)平臺(tái)的設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)25近鄰居的集合；（3）利用最近鄰居的集合，對(duì)目標(biāo)用戶(hù)進(jìn)行評(píng)分預(yù)測(cè)。NUCF算法的總體流程如圖3-1所示。圖3-1算法流程圖Fig.3-1AlgorithmflowchartNUCF算法的偽代碼如下：算法NUCF輸入:用戶(hù)-項(xiàng)目評(píng)分矩陣、推薦項(xiàng)目個(gè)數(shù)N。輸出:推薦項(xiàng)目列表。(1)建立用戶(hù)-項(xiàng)目評(píng)分矩陣。初始化用戶(hù)-項(xiàng)目評(píng)分矩陣，將評(píng)分值填充為0。讀取訓(xùn)練集中的數(shù)據(jù)，并填充用戶(hù)-項(xiàng)目評(píng)分矩陣；(2)確定相似用戶(hù)集合。使用式（3-5）計(jì)算用戶(hù)間的相似度大小，將相似度從大到小進(jìn)行排序，形成用戶(hù)相似度矩陣；(3)確定相似項(xiàng)目集合。取相似用戶(hù)集中所有項(xiàng)目，重新建立用戶(hù)-項(xiàng)目評(píng)分矩陣，使用式（3-2）對(duì)項(xiàng)目評(píng)分進(jìn)行計(jì)算，并取出所有用戶(hù)未評(píng)分的項(xiàng)目；(4)評(píng)分預(yù)測(cè)與推薦。對(duì)相似項(xiàng)目集合中項(xiàng)目相似度進(jìn)行最大值歸一化處理，然后按照相似度從大到小進(jìn)行排序，取前N個(gè)項(xiàng)目進(jìn)行推薦。

【參考文獻(xiàn)】：
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碩士論文
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